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Un robot maîtrise la manipulation d’objets encombrants à la manière des humains après une seule séance d’apprentissage.

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3 mois environ

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Des chercheurs du Toyota Research Institute ont développé un robot humanoïde, nommé Punyo, capable de manipuler de gros objets en utilisant son corps de manière similaire aux humains.

Dans leur étude publiée dans Science Robotics, les scientifiques ont montré que le robot réussit à soulever et transporter des objets lourds grâce à une combinaison de douceur corporelle (conformité passive) et de flexibilité des articulations (conformité active), ce qui lui permet d’ajuster ses mouvements en temps réel.

Cette approche a entraîné une augmentation de 206 % de son taux de réussite par rapport à un modèle rigide.

L’apprentissage du robot se déroule à partir d’une seule démonstration dans un environnement virtuel, utilisant la méthode de l’apprentissage par renforcement guidé par exemple.

Cela démontre que les robots peuvent acquérir des compétences complexes rapidement, sans nécessiter une programmation minutieuse.

Ces avancées ouvrent la voie à des robots plus utiles dans la vie quotidienne, capables de manipuler des objets lourds en toute sécurité, par exemple dans des contextes domestiques ou en milieu de soins.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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3 jours environ

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11 décembre 2025

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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4 jours environ

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10 décembre 2025

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

Publié

4 jours environ

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10 décembre 2025

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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